特色
优化的嵌入式车牌识别算法：综合识别率高于99.58%；
优异的成像自动控制：自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光；夜间抑制汽车大灯；补光灯基于图像分析算法进行控制，避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性；可脱机运行：前置数据存储功能； 无车牌车辆智能处理：多触发机制保证无车牌（或严重污损等）车辆的正常通行管理。
车牌识别的方法大致
目前对车牌识别的方法大致可以分为三类，模板匹配，SVM，和深度学习的方法，车牌识别一体机，其中，深度学习的方法用的更加广泛，车牌识别厂家，深度学习上采用车牌识别的方法可分为直接检测算法和间接检测算法。对于车牌识别，有着不同的数据集，我们需要对不同公共数据集进行比较和说明，钉钉车牌识别，然后对针对不同的数据集，江西车牌识别，工作站，精度和时间进行比较，这样才能的衡量算法的优势和劣势，然后再对未来研究方向进行展望。
技术指标
识别率：系统在车辆按道规范行驶且不含"五小车辆" （低速载货汽车、三轮汽车、三轮摩托车、两轮摩托车和轻便摩托车）、号牌无污损下，白天整牌识别率≥99%，整牌识别率(含汉字)≥98%。
识别车牌颜色：可识别出白、蓝、黑、黄、绿等多种车牌颜色。
车牌识别宽度：车牌像素宽度在60-400 之间均可识别。
支持倾斜角度：车牌识别算法内置车牌倾度识别。
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